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一种基于多层决策树分类的入侵检测方法

方伟  黄泽斌  唐郑熠  王金水  
【摘要】:分类技术在应用于入侵检测时,会因为待识别的用户行为类型的增加,造成分类性能的下降,从而影响检测的准确率。针对这一问题,本文研究了数据记录类型所存在的层次性现象,并据此提出了一种多层分类方法,以减少分类算法所需要识别的记录类型。以决策树为分类算法,使用该方法对KDD_Cup_99数据集训练多层分类模型,取得了良好的分类性能,特别是明显改善了小比例样本的识别性能。

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